考えたこと2

人工知能はマスコミの関心も高くて、いろんな記事が出る。
中に、AIとはArtificial Intelligenceの略ではなく、Amazing Innovation（驚くべき進化）の略だ、という人がいた。
アメリカの会社のリサーチ部門の責任者（Vice President）だ。

それによると、人工知能の一番のメリットは、従来人間が問題を細かく分類し、それらをまとめる、という手順を取っていた解決の手法を、適切な「機械学習」のための入力と出力を準備することであり、問題の中身について考える必要がないということだ。

記事によると、

「機械学習は、入力と出力の関数を自動作成するものだという。例えば、ローンの申請では、申請されたデータと返済結果のデータを大量に集めて学習させれば、申請データを見るだけで返済能力を判断できる。

　他にも、需要予測（製品がいくつ購入されるか）、自律走行車（ブレーキ、アクセル、ハンドル）、購入性向（顧客の買う・買わない）、故障予測（4週間以内に故障が起きるか）、顧客の離脱（解約するのか）、医療診断（病気になるのか）、広告（ユーザーは広告をクリックするか）――などに利用できる。

　機械学習のポイントは2つあり、それは「質問が正しいこと」（出力が正しく定義されること）と、「適切なデータを探すこと」だという。」

もちろん、データーサイエンティストの役割として、「適切なデータを探すこと」というのは、出力に影響を与えるであろうと思われるファクターのデーターを準備することだろう。
たとえば、天候のデーターや経済の指標を表す株価のデーターなど、どれが出力に影響を与えているかといったことだと思う。

そのためにはデーターサイエンスのチームを作ること、という。
まずは機械学習のインフラを理解し、それができる環境を作るためのソフトウェアの技術者がいないと、どうにもならない。
そして、どういう形でデーターを扱えるかということなど、結局は計算なのだから、数値でないものをどう数値化していくか、というようなことも必要だ。

そう考えれば、AIは単なるソフトであり、人間の代わりにならない、という彼の意見も納得できる。
人間はもっと複雑だ、と彼は思っている。
だから、AIは「知能」というほどのものではなく、「進化」だと言っているのだ。

ただ、優れたAIの力を借りれば、よそよりも先んじて行動することができ、それに負けたところは淘汰される、ということも起こりやすくなるということだ。

データーサイエンティストの需要はこれからどんどん増えていくだろう。

しかし、どの意見が本当なのだろうか…。